나도 과학자가 되기로 했다

1번째 책: <매드 사이언티스트: 과학자가 되는 방법>

진짜 과학자가 쓴 책 같다

<과학자가 되는 방법>

이 책은 이공계 학과에 진학한 학부생이 과학(혹은 공학)이라는 학문에 본격적으로 관심을 갖기 시작하면서 찾아보게 되는 과학자라는 직업의 길에 대해 매우 상세히 설명해주는 책이다.

학부생이라고 적었지만, 저자는 이 책을 읽어야 할 독자로 단순히 과학자를 꿈꾸는 학생뿐만 아니라 학부모, 혹은 과학에 관심이 있지만 정작 과학자가 무슨 일을 하는 지 잘 모르는 일반 시민 등 매우 폭넓은 범위를 산정했다. 그만큼 과학자를 직업으로 선택하지 않더라도 어느 정도 관심이 있다면, 그 일을 하는 직업에 대한 배경지식을 쌓겠다는 의도만으로도 충분히 읽을 가치가 있다.

책을 읽게 된 계기는 대학원에 진학하겠다는 계획을 세웠기 때문이다. 방학 동안, 대기업 연구소에서 4주 간 인턴 생활을 했다. 좋은 경험이었다. 동료들도 좋았고, 업무를 어떻게 진행하는지도 파악해볼 수 있던 시간이었다.

하지만 연구소에서 하는 일은(이건 대기업이라면 어느 부서든 마찬가지일 테다) 옷을 하나 만든다고 하면 그 옷을 만드는데 쓸 바늘의 귀에 실을 꿰는 데에만 주력하는 느낌이었다(일이 그렇게 허접하다는 말이 아니라 그만큼 시야가 좁고 엄청 디테일한 업무를 진행한다). 학사로 연구소를 간다면 굉장히 시야가 좁아질 것 같다고 생각했다. 적어도 연구의 A to Z는 경험해야 가서도 더 크게 보면서 업무를 할 수 있을 것이라 생각했다. 그리고 그건 대학원에서 훈련을 통해 얻을 것이라 판단했다.

대학원에서 얻을 수 있는 또 하나는 대학원에서 겪는 경험, 그리고 학교의 네임밸류가 언젠가 연구소를 박차고 다른 일을 하게 될 때의 큰 밑천이라고 생각했다. 평생을 연구원으로 살 생각은 없지만, 적어도 공학이라는 테두리 안에서 혹은 리서치를 토대로 계속 일을 저질러보고 싶은 만큼 대학원에서 얻는 것들이 적지 않을 것이라 생각한다.

지금까지가 외적 동기였다면, 내적 동기 역시 존재한다. 연구소 인턴 시절, 자발적으로 논문을 찾아보고 일하면서 멘토로부터 ‘학구적’이라는 평을 들었던 게 인상깊은 경험으로 남았다. 물론 4주 간 본 것으로 어떻게 판단할 수 있겠냐만, 적어도 과장이라는 직책에서 주는 피드백이 의미있다고 생각했고, 내가 스스로 공부를 좋아한다는 것을 자타로부터 인정받았고, 이를 대학원에 가서 더 공부를 해야겠다는 동기를 일으켰다.

대학원에 진학하기로 결정한 뒤, 도움을 얻을 수 있는 게 없을까 찾아보았다. 그러다 SNS에서 유명한 교수님께서 대학원에 진학하기 전 꼭 읽어야 할 책으로 이를 추천해 주셨다.

읽기 전과 후를 비교하면, 스스로 이공계 학부생이니 익숙한 내용이 많으리라 생각했다. 그런데 읽고 나니, 의외로 잘 알지 못했던 부분 역시 꽤 많았다. 논문을 읽는 방법을 비롯해 과학자뿐만 아니라 다양한 직업군으로 확장할 수 있는 요소 (Ex. 직업을 찾을 때 확인해야 할 요소 – 실력, 수요, 인맥, 운 – 등) 꽤 유익한 정보를 많이 얻었다. 대학원 진학이 순조롭게 진행된다면, 연구실 책상에 이 책을 두고 틈날 때마다 읽어야겠다 싶다.

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-  인상깊은 구절

(학사)학부 졸업생 수준에서 전망이 있어 보이는 세부 연구 분야는 기대 곡선에서 막 정점을 지났거나 정점에서 급격히 떨어지는 분야일 가능성이 많다. (…) 따라서 한참 ‘전망이 있다’고 떠드는 분야 – 예전에는 유전공학, 줄기세포, 나노 => 요즘은 인공지능, 딥러닝, 블록체인 – 은 당신만 알고 있는 특별한 분야가 아니다. 당신과 똑같은 생각을 하고 있는 학부생은 수도 없이 많을 것이며 이들과 함께 대학원에 진학한다면 연구자로 살아가는 동안 숱한 경쟁에 시달릴 가능성이 높다. 학계에서 급작스럽게 떠오른 분야라도 산업화에 성공하지 못해 기대한 만큼 일자리가 생기지 못하는 경우도 많다. (…) 지금 뜬다고 강조하는 분야는 피하는 것이 오히려 안전한 선택일지도 모른다. – p.50

[내 생각]

전망 있는 분야를 피하자. 아니, 정확히는 ‘전망이 있다고 떠드는’ 분야를 피하자. 왜?

1.     내가 일자리를 구할 때까지 계속 ‘전망’만 있을 수도 있어 – 대표적으로 바이오

2.     위에서 얘기했듯 데이터 사이언스, 딥러닝 이런 쪽은 사람이 몰리는 만큼 경쟁이 치열해

3.     전망이 넘치다 못해 아예 흔한 기술이 되어버릴 수도 – 진입장벽이 낮아진다! (통계, 머신러닝, 딥러닝이 그렇게 될 거야)

예를 들어 머신러닝을 생각해보자. ‘머신러닝 인기가 장난이 아니네? 해야겠다!’ 하는 건 좋지. 하지만 절대 내가 기존에 하던 걸 버리고 전업으로 뛰어들려고 해서는 안 된다. 실패했을 때의 리스크를 감당할 수 없다. 리스크는 감당 가능한 선에서 설계 해야지, 절대 모든 걸 거는 멍청한 짓은 해서는 안된다. 반드시 사이드 프로젝트, 사이드 잡으로 가볍게 실행해본다. 이것도 제대로 하지 못하면 전업으로는 절대 할 수가 없다. 사이드 잡으로 시작했다가 수익이 생기고 업으로 발전하게 되면 그때 갈아타도 늦지 않다.

컴퓨터는 확실히 필수요소가 되어가고 있다. 그렇다고 전공을 바꾸는 짓은 웬만하면 하지 말자. 원래 전공을 잘하고 있을 경우에는 신중하게 생각해봐야 할 문제이다. 만약 못하고 있다면 더더욱 신중해야 한다. 하던 걸 전부 버리는 건 내가 가진 무기를 버리는 것과 마찬가지다. 새로운 무기가 나에게 맞는지 적어도 테스트는 해봐야 한다.

요약하자면 학부생 수준에서 전망을 정확히 예측하기란 불가능함을 인정해야 한다. 결론적으로 어떤 전공에 흥미 있다고 생각(혹은 착각)한다면, 그냥 자신의 선택을 믿고 그대로 나아가는 편이 낫다. 당신의 판단을 믿고 추진하는 것 또한 과학자에게 필요한 특성이다. (…) 물론 개인의 인생 선택은 개인의 몫임을 명심하면서 말이다. – p.51

중요한 건 전망이 아니라 흥미. 근데 같이 봐야 할 내용이

대학원에 입학할 때 세부 전공을 선택하는 기준은 크게 두 가지(1. 흥미 2. 전망)였다. 첫째, 해당 전공에 흥미를 느낀다고 생각하기 때문이다. 그 이유는 무척 다양하다. 학부 시절에 읽었던 과학 교양서에서 본 내용의 영향을 받을 수도 있다. 연구실에서 연구를 체험해 보면서 재미를 느꼈거나, 친한 친구나 선배가 있던 연구실이라거나, 대중매체에서 소개된 연구 주제와 관련이 있는 연구실이라는 등의 이유도 있다.

그런데 많은 학생이 해당 전공 연구 내용에 대해 정확히 알지도 못하면서 흥미롭다고 생각(혹은 착각)하고 전공을 선택한다. 일단 어떤 전공이 ‘흥미롭고’ 자신의 ‘적성’에 맞는지를 파악하기 위해서는 해당 분야에 대한 경험이 필수적이다. 대학원에 진학하기 전에는 그 분야의 연구에 대한 경험이 전혀 없거나 부족할 수밖에 없기 때문에 해당 연구가 진짜로 흥미롭고 적성에 맞는지는 정확하게 알 수 없다. 따라서 학생들이 생각하는 ‘흥미’와 ‘적성’은 피상적일 수밖에 없다.

어떤 일에 대한 흥미와 적성은 대개 그 일을 얼마나 잘할 수 있느냐와 밀접한 관련이 있다.(…) 대학원 진학 전, 학부 시절에 생각하는 ‘흥미’와 ‘적성’은 전공 선택에 있어 생각만큼 결정적인 요소가 아닐 수도 있다.(p.51)

<박사 학위 전공을 살려야 할까?>

박사학위를 갓 받은 사람들은 자신이 현재 수행하는 연구와 테크닉을 일생 동안 계속 사용할 것이라 착각한다.(…)즉 박사 때와 다른 테크닉, 주제 혹은 시스템 중 적어도 하나 이상은 바꿈으로써 시야를 넓히는 것이 필요하다. 미지의 분야에 도전하기를 즐기는 사람이 혁신적인 업적을 낸다. – p.202~204

왜 계속 자기의 테크닉, 연구 주제를 고집하는게 문제일까? 내가 다른 것도 할 수 있다는 역량이 줄어든다. 그러니 시야 확장이 매우 중요하다.

(포닥)역설적인 이야기지만 당신 인생에서 가장 중요할지도 모르는 세미나는 당신이 연구한 것을 꿰뚫고 있는 전문가가 아닌 사람들을 대상으로 하고 이들에게 어필해야한다는 사실을 기억할 필요가 있다. –p.246

[내 생각]

꼭 연구주제가 아니더라도 일생의 모든 면에서 적용가능하다. 내 사업 아이템이 될 수도 있다. 그러니 이해도가 낮은 사람을 기준으로 내 것이 쉽고 빠르게 이해되도록 돕는 것이 중요하다. 그러려면

1. 실력(내가 먼저 내 것을 다 알고 있어야 하고) 

2. 소통(상대방의 관점에서 바라볼 수 있어야 하고)

(포닥)연구중심대학이나 연구소에서 자리를 잡기 위해서는 복합적인 요소가 필요한데, 그 조건은 대략 이렇다.

1.실력: 객관적인 연구 업적, 권위자가 써준 추천서 등. 가장 중요한 건 연구논문.

2.수요: 해당 분야 연구자에 대한 수요가 많을수록 1이 받쳐주지 않아도 상대적으로 쉬벡 자리를 얻을 수 있음. 단, 이 수요는 들쭉날쭉 시간이 지나면서 계속 바뀌기 때문에 현재의 수요 흐름에 미래를 베팅해서는 X

3. 인적 네트워크: 추천서 – 지도교수 및 동료의 평판 등

4.운: 불가항력적 상황 – 아무리 연구 업적이 좋더라도 수요가 없을 수도 / 혹은 연구비 상황이 안좋아지는 등. 연구 분야의 취업 시장은 공급과 수요의 심한 불균형이 내재.(p.249~250)

연구책임자 – 특히, 학교에서 당신을 고용한 이유는 경험과 실력이 부족한 학생과 연구자들을 훈련시켜 더 나은 미래로 나아가도록 돕기 위해서다. (…) 결국 언젠가는 리더가 되어야 한다. (…)연구에 앞장서기도 해야 하지만, 전체적 작전을 구상하고 팀원들이 문제에 봉착할 때 이를 해결하는 역할을 해야 한다. 프로젝트 리더로서 팀 구성원들의 성장 기회를 빼앗아서는 안 되는 것이다.(p.265)

[내 생각]

되게 중요한 말이다. 교수건, 회사원이건, CEO건 뭐든. 결국 리더의 자리에 오르게 된다. 그 때는 한 명의 실무자가 아니라 숲을 보는 관점에서 행동해야 햔다. 팀원들이 잘 성장할 수 있도록 독려하고 힘을 실어줘야 한다. 물론 그 과정에서 내가 밀려나게 둬서는 안 된다. 나 역시 그만큼 더 성장해야지.

l  학계 밖에도 당신이 할 일은 많다. 산업계의 수요가 많은 분야(컴퓨터 사이언스 등 대부분의 공학 분야)에서는 애초부터 산업계 취업이 우선시되는 경우가 많다.(P.274)

l  산업계에 진출하게 될 경우, 학계보다 산업계가 경제적 보상에서 더 나을 것임은 쉽게 짐작할 수 있다. (…) 금전적인 보수를 떠나, 학계보다는 산업계에서 사회, 경제적으로 직접적인 파급 효과를 일으키는 일을 할 수 있다는 이유로 산업계에 진출하는 사람도 많다.(…)사회에는 당신이 박사과정을 밟으며 길러 온 문제 해결 능력을 필요로 하는 곳이 많다.(P.276)

l   기업연구원으로 진출하기에 유리한 전공은 무엇인가? 3장 초반부에서 말했듯 기업 진출이 유리한 전공은 관련 산업이 발달한 분야이며, 이는 취업하는 국가에 따라 다르다. 한국: 전자, 화공, 기계 등 제조업 분야 // 유럽: 제약 – 생명과학, 화학, 약학 등 // 미국: 소프트웨어 산업 – 컴퓨터 사이언스 등(p. 277)

l  사실 학계의 연구주제가 산업계의 연구주제와 일치하는 경우는 극히 드물기 때문에, 연구 주제보다는 학위나 포닥 과정 중에 어떤 연구 기술을 익히게 되었는가가 취업에 더 중요한 경우도 있다. 가령 계량적 계산에 능한 이론물리학자들이 금융권에 취업하는 경우, 그리고 많은 양의 데이터를 분석한 경험을 가진 사람들이 데이터 사이언스 관련 직종에 진출하는 경우 등을 생각할 수 있다. 이렇게 연구한 주제와 상관없이 다른 분야에 취업할 때 가장 중요한 것은 결국 자신의 연구 관련 기술을 다른 분야에도 사용할 수 있는지 여부이며, 이런 기술들을 통상적으로 ‘이전 가능한 기술’이라고 한다.(p.278)

l  과학자가 산업계에서 직장을 얻는 데 중요한 사항

요약:

1.     기업연구원으로 일하는 것이 미래 선택지 중 하나라면, 전공을 선택하기 전에 기업의 수요가 많은 전공 분야를 택한다.

2. 전공과 연구주제가 기업에서 많이 필요로 하지 않는 분야라면, 연구 생활 중에 익힌 ‘기술’ 중에 기업에서 활용할 만한 ‘이전 가능한 기술’이 무엇인지 살펴보자.

3. 기업 환경에서 관리와 협업은 매우 중요하므로 이러한 경험을 미리 쌓자.(p. 279)

l  기업과 학계에서 수행하는 연구에는 차이가 있다. 이를 이해하려면 학계와 기업이 추구하는 근본 목적의 차이를 알아야 한다.

1.     학계에서 과학연구를 하는 근본적인 이유는 새로운 지식을 창출하기 위해서다.

2.     기업에서 연구하는 근본적인 이유는 이익 창출을 위해 새로운 부가가치(유형 또는 무형의 서비스)를 만들기 위해서다.

l  새로운 지식의 발견과 연구개발에는 어떤 차이가 있을까? 새로운 사실의 발견은 연구개발에 비해 허용되는 오차 범위가 넓다고 할 수 있다.(수율의 차이) – 학계는 연구에, 기업은 개발에 가까움

l  만약 당신이 지적소유권을 창출한 과학자로서 별도의 창업가와 함께 창업을 하고 싶은 사람이 아니라 ‘타인이 창출한 과학적 성과를 사업화하고 싶은’ 사람이라면 어떻게 해야 할까? 이를 위해서는 동종 혹은 유사 업계에서 실제로 사업화를 해 본 경험이 필요할 것이다. 즉, 과학적 발견을 사업화하는 사업개발 분야에서 일하기 위해서는 두가지 역량이 필요하다.

1.     특정한 과학적 발견의 가치를 알아볼 수 있는 과학적 역량(학위과정에서 배울 수!)

2.     이를 사업적으로 가치가 있는 지를 구분할 수 있는 비즈니스적 마인드(여기는 기업에서 더 잘 배울 수!)

그러니 기업 연구원으로서의 기업 경험은 나중에 과학적 발견을 사업화하는 사업가로의 전환에 크게 보탬이 될 것이다. 이런 기업연구원으로서 경험을 거친 사람들의 일부는 사업 개발 쪽으로 전환하여 새로운 과학기술을 제품화하는 데 필요한 사업 개발 업무를 수행하게 된다. 따라서 자신이 언젠가 과학 기반의 사업을 하고 싶다면 기업 연구원 경험은 창업할 때 큰 보탬이 될 것이다. (p. 296)

사업개발. 과학과 비즈니스를 함께 가져가고 싶은 나에게 가장 최적의 선택지. 사람의 욕망, 돈, 기술 이 세가지를 꼭 기억해야 한다.

l  박사과정을 통하여 과학적 지식을 쌓은 사람은 비록 기업 환경에서 일하더라도 항상 새로운 것을 배우기를 꺼려서는 안된다. 기업 쪽 연구가 활성화된 분야에서는 학계에서 수행되는 연구 수준보다 기업의 연구 수준이 현저하게 높은 경우가 많다. 그리고 대개의 분야에서 기업에서의 연구 방향 및 방법론과 학게에서의 연구는 세부적인 면에서 상이한 부분이 많으므로, 박사를 취득한 연구자가 기업 환경으로 투신하는 것은 ‘새로운 환경에 적응하고 새로운 분야에서 배움을 시작하는 것’이라고 봐도 무방하다. 그러므로 안일한 생각을 해서는 안 된다. (p. 298)

l  과학자가 되는 훈련 과정에서 진정으로 얻은 것은 특정한 연구 업적보다는 이를 통해 얻은 경험이고, 과학자가 되기 위해서 닦은 분석적 사고력과 과학적 문제 해결 능력이다. 이 능력은 당신이 대학원 과정에서 직접 연구한 분야와 다소 거리가 있는 일, 혹은 전혀 관계없어 보이는 일에서도 언젠가는 쓸모 있게 활용될 것이다. 사실 당신의 채용을 결정할 기업체의 면접관이 당신을 그렇게 생각하도록 설득하지 않으면 취업은 불가능하기 때문이다! (p. 298)

l  지금까지 계속 말해 왔지만, 현실적으로 박사 학위를 받은 모든 사람이 평생 연구자가 될 수 없고 또 그럴 필요도 없다. 그리고 설령 학계나 산업게의 연구직에서 일하는 사람 중에도 과연 평생 연구를 해야 하는지 회의를 가지는 이들이 많다. 수명은 점점 길어지는데 인생에서 단 한 가지 일만 하는 것은 너무 단조롭지 않은가.(P.301)

l  비즈니스 분야 진술 – 많은 과학자 출신 인력들이 경영 컨설팅 회사에 근무하고 있다. 한 예로 유명한 컨설팅 회사인 보스턴 컨설팅 그룹에서 신규 채용하는 컨설턴트의 20퍼센트 이상이 과학분야의 석사, 박사 학위자라고 한다. (…)관련자들의 말에 따르면 과학자로서 훈련 과정을 거치며 체득한 분석 능력과 문제 해결 능력이 컨설팅 업계에도 매우 요긴하게 사용되기 때문이라고 한다(P. 312).

l  수리/계산 분야를 연구한 박사급 연구자들이 금융 관련 업계에 진출 / 법률회사에 취업하는 과학 분야 박사 등(P. 312)

l  벤처 캐피탈에서 심사역을 수행하는 사람들 중에도 과학 연구자 훈련을 받은 사람들이 많다. 스타트업과 벤처 기업 중에는 고도의 기술에 기반하여 창업된 ‘딥 테크놀로지’ 기반의 회사들이 상당수 존재하는데, 이런 회사의 가치는 결국 회사가 가진 기술에 달려 있다. 그리고 그 기술의 가치를 정확히 산정하기 위해서는 해당 분야의 과학지식과 분석적 사고력을 가진 과학자가 필요한 것이다. 이러한 예측을 위해서는 해당 기업의 과학적, 기술적 이점 외에도 시장 상황 같은 여러 요소를 종합적으로 평가할 능력이 필요하겠지만, 과학자로서 쌓아 온 분석 훈련은 이러한 비즈니스적 판단을 하는 데 필수적으로 사용된다.(P.313)

l  그렇다면 과학자로서 비즈니스 영역에 진출하려면 어떻게 해야 할까? 워낙 다양한 사례가 있으므로 일반화하기 힘들지만, 비즈니스 영역에서 일하는 과학자 출신들의 전력을 유심히 살펴보고, 가능하면 직접 접촉하여 조언을 얻는 것도 좋은 방법이다. 비즈니스 분야로 많이 진출한 연구실 동문으로부터 인적 네트워크를 구축하는 것도 한 가지 방법이다. 과학연구기관, 벤처캐피탈, 법률회사들이 몰려있는 연구실이라면 정보를 얻을 기회와 총량이 다른 곳보다 더 많을 것이다.(P.314)

l  과학자로서 성공적으로 훈련받고 과학 관련 직장에서 일자리를 가지게 되었다고 하더라도 언젠가는 과학과 무관한 일을 해야 할 가능성이 상당히 많다. 아무리 재능 있는 과학자로 큰 과학적 성취를 한 사람이라도 언젠가는 과학연구를 접을 날이 오게 된다. 그러니 미리 ‘과학자 이후의 삶’에 대해서도 한번쯤 생각해 보자.(p.316)

l  과학자에게 필요한 능력은 답이 있는지 없는지도 확실하지 않은 문제에 오랜시간 몰두해 그 답을 찾아내는 것이며, 이를 위해서는 자신의 일을 진정으로 좋아할 필요가 있다.